Python 如何在不使用迭代的情况下从另一个df获取具有特定索引、列的值列表?
我有两个数据帧df1,df2Python 如何在不使用迭代的情况下从另一个df获取具有特定索引、列的值列表?,python,pandas,dataframe,Python,Pandas,Dataframe,我有两个数据帧df1,df2 df1=pd.DataFrame(columns=['name','yr']) df1.name=['a','b','c','b','d','a'] df1.yr=[2017,2016,2017,2018,2018,2019] df2=pd.DataFrame(index=[2016,2017,2018,2019],columns=['a','b','c','d'],data= np.random.randn(4,4)) 我想要的是添加新的列“z”,其中包含来自d
df1=pd.DataFrame(columns=['name','yr'])
df1.name=['a','b','c','b','d','a']
df1.yr=[2017,2016,2017,2018,2018,2019]
df2=pd.DataFrame(index=[2016,2017,2018,2019],columns=['a','b','c','d'],data= np.random.randn(4,4))
我想要的是添加新的列“z”,其中包含来自df2的值,对应的“name”和“year”
我不考虑使用for语句进行迭代
*新增)
无法使用“合并”,因为df1中的匹配数据位于df2的索引和列中使用:
df1['z'] = df2.lookup(df1['yr'], df1['name'])
print (df1)
name yr z
0 a 2017 -0.578600
1 b 2016 0.997345
2 c 2017 -2.426679
3 b 2018 -0.866740
4 d 2018 -0.094709
5 a 2019 1.491390